Стартап за выходные: AI-агент для баз данных, часть 1
Автор запускает эксперимент по созданию десктопного AI-ассистента для работы с базами данных за выходные. Приложение строится на стеке TypeScript, Tauri v2, React 18, Tailwind v4 и shadcn/ui, с Node.js-минибэком для компиляции компонентов и выполнения SQL-запросов. Особый акцент — безопасность (отсутствие облака, только локальные данные) и open-source. Архитектура: справа чат с агентом, основная зона — холст с виджетами, которые агент сам пишет и размещает (от SQL-запроса до визуализации через runtime-компиляцию TSX/React-компонентов).
Технически используется runtime-сборка компонентов через esbuild-wasm и Tailwind, а для сложных задач компиляция TSX+Tailwind вынесена в отдельный Node.js sidecar с коммуникацией через base64/JSON по stdin-stdout (механизм Tauri sidecar). Весь проект максимально облегчён по весу (5 МБ вместо 400 МБ у Electron) и открыт на GitHub. Следующие части цикла будут посвящены внедрению AI-агента, автогенерации UI и логике взаимодействия с БД.
Читайте также
Как тимлид заменил десятки вкладок на файловую систему и Claude Code
Динамический ресайзинг изображений (Image Previewer)
300 дней с AI-агентами: от руководителя к Full Cycle Engineer
Как я локально тестировал новый Qwen 3.6 и Gemma 4
Как мы нанимаем, грейдируем и решаем задачи prompt-инженеров в финтехе: опыт Точки
- Автогенерация интерфейса на основе AI-агентов: В современных десктопных приложениях возможно полностью доверить построение UI искусственному интеллекту — агент сам проектирует виджеты, формирует SQL-запросы к БД и компилирует код компонентов в рантайме, что минимизирует ручную работу и ускоряет создание аналитических дешбордов.
[best practices]
Зарегистрированные пользователи видят только два тезиса.
Зарегистрироваться